对于张婷来说，旅游远没有另一种“娱乐”来得有趣，那就是逛街购物。作为一个服装设计师，她当然知道，虽然很多人通过线上定制平台订购自己的服装鞋帽，但线下体验成交，仍然是服装销售的重要方式，尤其是青年女性，在线下体验购买成交的，至少还占一半以上。
只不过现在“线下体验”的购物模式，其实也发生了很大变化，同样数字化了而已。如果一个女士，逛街时看中了某件衣服，如果嫌弃麻烦，她并不需要试穿，而是拍张照片，就可以从手机上，看得到自己模拟穿着目标衣服的三维图像，这是你的人工智能助理，通过导入照片数据，进行图像识别，然后联系后台，在其“个人建模”基础上，进行简单的数据导入就得到的。
观察自身的三维图像，确定整个“随机性消费”被自己确认后，还可以查阅看到它的品牌、产地、材质等完整信息，AI还会查找该商品的线上线下价格对比，协助女士锁定购买方式。
这种模式，现在被很多女生大量用来“偷拍”，比如在路上看到某个女生打扮得很漂亮，心仪她穿的衣服，那么就可以偷拍下来，转化成自己穿着这套衣服的三维图像，甚至可以输出平面照片。接下来，要么自己可以购买，要么不购买，但可以保存自己穿着此套服装的图像和照片。
大多数的女士，购物哪怕是购买衣服，对自己还是有限制的，并不会没有理智地“买买买”，但上述的模式，就弥补了她们不能任性“买买买”的遗憾——在虚拟世界里，她们曾经做到了“曾经拥有”嘛。在现实中，一个女生可能拥有几十套衣服，但通过这种技术，她们在虚拟空间里，就可以拥有成千上万套。
这也是现在女生逛街购物的一种很大的兴趣——发现心仪的服装或者包包，拍下照片，回去后就可以尽情欣赏自己拥有物品的形象了。并不一定要真的购物，单单这种行为，就让她们觉得很有乐趣了。
当然，对于张婷来说，这只是乐趣之一罢了，逛街中吃吃小食、喝杯奶茶，随意发现什么新奇好玩的小玩意之类的，都比去旅游，要轻松好玩得多。
周六的早晨，张婷睡了一个懒觉，然后被老妈逼着吃了早饭后，就溜出家门，与约好的闺蜜，去逛街购物了。她的老爸张涛看到，也只是摇了摇头，这个女儿，都二十大几岁了，还像是一个小女孩似的。
张涛倒是想到，家里要补充一些新的电器了，他想着晚上让张枫和张婷都看一下，综合大家的意见再定下来。
购买电器或者家具这些“大件”，各种人消费的态度是不一样的，有的人很简单，只是知道某个品牌，直接购买了就算数。不过大多数家庭，还是类似张涛这样，相对比购买普通商品要慎重一些。
例如张涛对于购买这样的大件，就习惯了采用2次确认的方法：
第一次，首先在网上浏览，初步选择电器这样的大件商品，不过现在浏览的，不再是二维平面图片，而是可以看到商家提供的360度立体展示图片和视频，能够提供商品的深度三维信息。这种视频现在一般都深度不一地应用了AR（增强现实）科技，所以很多商品几乎已经可以让客户，大致能够如同身临其境地“现场观察商品”。张涛就是通过这个过程，让子女等人提供意见，根据家人的共同倾向，基本选择好商品。
第二次，是因为张涛是个谨慎的人，所以他还是还习惯要去最近的现场体验店，亲自观摩一下，这可能是出于他作为科学家的严谨性。到了体验店，自然商品的展示，可以更加的细节化。例如可以让客户，亲自对结构精密复杂的电器和家具，进行虚拟现实3D模型的拆解拼装，了解内部结构和材质。
在现场的体验店，甚至可以让店家为客户提供，结合AR/VR技术搭建起来的虚拟购物场景，这是一种典型消费场景的“场景重建”，客户大致可以体验，在其家庭现实生活中，使用电器或者家居的实际情况。
这种虚拟的模拟，对于厨房电器是最有效的，例如可以直观展示产品制造的工作原理与制造流程，优势功能卖点的呈现，例如身临其境的快速排除油烟的烟机产品功效，大火力灶具的烹饪体验等等。
当然，很多人是不会到线下体验店的，他们完成了第一步就下单了，基本上也不会出什么问题。因为本身购买的整个过程，都是由个人人工智能助理，帮助用户实现的，它本来就是最“懂你”的导购。
AI助理，能够从大型人工智能那里，接收时尚流行趋势、商品热度等方面的信息，而那些大型人工智能，一直在通过机器学习和深度学习，对大数据进行分析并做出预测，所以给出的预判，还是有非常高的准确率的，个人AI助理，则可以对这些信息“坐享其成”。
当然AI助理，更多地还是根据个人的具体情况，提供建议。例如通过对主人的消费习惯、社交喜好，以及体貌特征等个人数据的不断学习和分析，针对性地给出购物建议；或者还可以结合其主人